基于多尺度编码-解码神经网络的图像去雾算法

摘要

针对有雾的场景中图像采集系统采集到的图像会出现细节缺失、色彩暗淡、亮度降低的问题，在一体化去雾网络（AOD）理论的基础上提出一种多尺度编码-解码神经网络（MSAOD）模型进行图像去雾。本文网络模型分为3个模块：(1)预处理模块，将输入图像分为2部分进行预处理；(2)主干模块，通过多尺度编码器-解码器对第1部分的输出进行特征提取；(3)后处理模块，对特征图进行映射操作。通过训练得到去雾图像，实验结果表明，本文方法要优于主流的深度学习和传统方法的图像去雾效果，去雾后的图像在细节、色彩和亮度等方面都有所优化。

关键词

数字图像处理 / 图像去雾 / 大气散射模型 / 深度学习 / 多尺度网络